Гиперперсонализация с использованием маркетинга на основе ИИ

Jake Burns:
«Может быть начнете с рассказа о том, какой технологический стек Вы используете? Сейчас я общаюсь со многими клиентами, которые хотят начать работать с искусственным интеллектом и, конечно, генеративным искусственным интеллектом, и многие из них просто не знают, с чего начать. Что бы Вы им посоветовали?»

Vijay Chittoor:
«Я считаю, что первое, особенно в нашей области, о чем мы думаем, говоря о природе искусственного интеллекта, – это получение большого количества данных В нашем случае все данные представляют собой личные данные потребителей, которые организованы на уровне каждого бренда. В основном у каждого из наших клиентов есть большое хранилище данных, которые они, возможно, отслеживали или не отслеживали в прошлом, но с Blueshift мы упрощаем им начало процесса унификации данных. Я уверен, что это, согласно вашему опыту, является одним из ключевых шагов на пути к переходу к искусственному интеллекту. Поэтому я думаю, что на самом деле первый шаг заключается в том, чтобы хорошо организовать эти обширные данные, собрать их в режиме реального времени, а также объединить. Если вдуматься в совет, который мы даем всем, кто только начинает этот путь к искусственному интеллекту, вторым шагом, по моему мнению, является в первую очередь мысль о конечном потребителе.

А в нашем случае, когда мы думаем о клиенте, мы действительно заботимся о том, как использовать искусственный интеллект для персонализированного взаимодействия с конечным потребителем. Для нас многое из этого означает думать об искусственном интеллекте клиентов. На самом деле речь идет о том, чтобы взять данные клиентов, а также данные из первых источников, о которых мы говорили, и преобразовать их в информацию о том, кто, что, как, когда и где взаимодействует с клиентом. Поэтому, когда вы представляете традиционный маркетинг, который часто осуществляется вручную, а не искусственным интеллектом, вы начинаете принимать, возможно, ошибочные решения о том, на кого ориентироваться в той или иной рекламной кампании, какие предложения показывать, когда обратиться к клиентам и по какому каналу, а также где вам следует с ними взаимодействовать. А если взять во внимание приложения в мире, где искусственный интеллект не используется, то, принимая такие решения вручную, вы слишком упрощаете все, объединяя кучу клиентов, и пытаетесь связать весь сегмент с одним предложением.

Но реальность такова, что конечные потребители – уникальные личности, и они должны реагировать на предложение по-другому. И что действительно хорошо работает, так это то, что даже когда люди на рынке неактивны в этот момент, искусственный интеллект может принимать решение на уровне отдельных клиентов, а также принимать миллионы таких решений в совокупности. Я думаю, что механизм принятия решений именно такой и что в этом сила и мощь, которую дает вам искусственный интеллект. Во время консультации людей о переходе к искусственному интеллекту мы советуем следующее: начните с систематизации данных, далее обдумывайте варианты применения прежде всего для клиентов, а затем используйте преимущества искусственного интеллекта, заключающиеся в том, что он может принимать масштабные решения, персонализировать их под индивидуальные потребности и трансформировать опыт конечных клиентов с учетом этих элементов».

Jake Burns:
Конечно. «Отличное замечание. На самом деле речь идет о персонализации впечатлений. Так как этот процесс выполняется вручную, проделать такую работу для каждого человека было бы очень тяжело, даже если работать 24 часа в сутки, верно?»

Vijay Chittoor:
«Совершенно верно». Да.

Jake Burns:
«Но в случае с искусственным интеллектом, по-видимому, все чаще получается правильно, потому что он использует больше чертежей для обогащения большего количества разных точек данных».

Vijay Chittoor:
«Совершенно верно. Кажется, Вы затронули важную тему. Вы думаете о пути конечного потребителя. Если вдуматься, многие говорят о том, что в современном цифровом мире, где появилось так много разных точек соприкосновения, пути клиентов стали намного сложнее. Из-за этой сложности, существуют миллионы вариантов таких путей. Поэтому в некотором смысле, я считаю, что проблема привлечения клиентов на сегодняшний день заключается в том, чтобы каждый покупатель мог самостоятельно ориентироваться на развитие бренда, поскольку каждый покупатель автоматически работает с брендом. Как распознать, как именно человек это делает? Как вы можете помочь им в этот момент и как вы можете сделать это в больших масштабах? Именно в этом и заключается искусственный интеллект, который всем помогает. Поэтому мы работаем с маркетологами, та как они очень хорошо умеют сочинять истории. Но сегодня проблема заключается в том, как взять суть истории и при этом индивидуализировать ее во всех различных направлениях, которые проектируются самостоятельно. Я думаю, что именно здесь маркетологи могут действительно хорошо сотрудничать с искусственным интеллектом. И это было очень мощное партнерство».

Jake Burns:
«Звучит потрясающе. Позвольте мне спросить Вас о том, какова роль людей во этом процессе?»

Vijay Chittoor:
«Я считаю, что люди являются основным творческим элементом. За всем этим стоят также стратегические факторы. В некотором смысле, когда я размышляю о многих технологиях автоматизации, я думаю, что первая волна, по сути, затруднила людям более стратегический и творческий подход, поскольку автоматизация во многом была условной. А если это так, то такая автоматизация основана на правилах.

Часто маркетологи и другие отделы предприятия просто нажимали множество кнопок и клавиш, что лишало их творческого подхода и стратегического мышления. По моему мнению, благодаря новому способу искусственного интеллекта, который действительно способствует настоящей автоматизации, когда вам не нужно сидеть сложа руки и нажимать кнопки, вы фактически сталкиваетесь с новыми задачами и возможностями для реализации стратегических целей и применения творческого подхода. Теперь действительно можно обдумать истории, которые хочется рассказать своим конечным клиентам, и использовать технологии в качестве помощника, чтобы реализовать их в больших масштабах и не зацикливаться на борьбе со своими технологиями. В этом смысле искусственный интеллект раскрыл потенциал многих людей, и мы очень этому рады».

Jake Burns:
«Это скорее отношения между соавторами, чем полная замена человека».

Vijay Chittoor:
«Совершенно верно. По аналогии с соавторами, в некотором смысле, мы иногда говорим об идее того, что редактором становится каждый, а в буквальном смысле люди, которые сейчас пишут, могут быстро получать первые черновики и больше времени уделять редактированию. Но на более стратегическом уровне вы начинаете думать о работе людей. Я считаю, что на всех должностях в каждом отделе предприятия поднимаются до уровня редактора. Им не придется заниматься тяжелой работой, которая, возможно, заключается в написании первоначальных черновиков и оригинальных текстов».

Jake Burns:
«Меньше однообразной работы, больше персонализации и последних штрихов».

Vijay Chittoor:
«Совершенно верно».

Jake Burns:
Да. «Давайте поговорим о наборе навыков, необходимых для создания такой компании. Большинство предприятий, с которыми я сотрудничаю, хотят работать с искусственным интеллектом, но найти человека с таким навыком очень сложно, потому что специалистов по обработке данных и всех, кто работает в области искусственного интеллекта, сейчас очень сложно нанять. Они очень ценны. Каков ваш подход к набору и привлечению таких талантов в свою организацию?»

Vijay Chittoor:
«Отличный вопрос. Я думаю, что отчасти это связано с правильным набором персонала, а отчасти от формирования правильной культуры. Говоря о наборе персонала, нам с самого начала повезло, что в компании появились таланты в области искусственного интеллекта. Мой соучредитель Manyam является нашим директором по искусственному интеллекту. Он проделал очень впечатляющую работу еще в те времена, когда искусственный интеллект не был таким модным словом. Я считаю, что было бы здорово начать с такого человека и заложить правильную основу команды. Безусловно очень важно искать подходящие навыки и таланты, но я думаю, что культура также важна. Поэтому вам необходимо создать правильную структуру для всей компании, не только для инженеров машинного обучения и искусственного интеллекта, но и для всей компании, чтобы использовать эти технологии, донести их до клиентов и сделать их успешными.

Когда мы думаем о культуре, то говорим о пяти основных культурных ценностях компании Blueshift. Эти пять значений, взяв первую букву, образуют слово «MORPH». Первая буква «M» значит ошибки (mistakes). Это немного удивительно, потому что зачем заставлять кого-то ошибаться? Но самое главное – это совершение новых ошибок, то есть быстрое обучение, возможность пробовать, но при этом постоянная культура обучения, а также элемент любопытства и познания. Начнем с этого, поскольку, по моему мнению, это очень важно, особенно с такими новыми технологиями, как искусственный интеллект. Далее мы поговорим о зацикленности на успехе клиентов, то есть об «О» в слове «MORPH», что значит зацикленность (obsession). Я считаю, что когда речь идет о действительно ценных технологиях, вы должны думать о конечном потребителе.

Наши команды по технологиям или маркетингу, продажам и работе с клиентами – все стремятся привести клиента к успеху. «R» означает повышение планки (raise the bar). Поэтому мы ставим перед собой задачу быть лучшей версией самих себя и по-настоящему думаем о том, какие инновации мы можем предложить нашим клиентам. Речь идет о повышении планки. «P» означает работать в одной команде (play as one team). Чтобы наши клиенты добились успеха, мы должны работать как единая команда во всей компании, начиная с тех, кто занимается разработкой этих решений, и заканчивая теми, кто взаимодействует с клиентами напрямую. И последнее, «H» означает веселое времяпрепровождения (have fun), и это не шутка. Это признание того, что вся работа будет нелегкой, но мы создадим культуру, при которой всем будет приятно приходить на работу и получать от этого удовольствие не меньше, чем от достижения цели».

Jake Burns:
«Когда Вы говорили о том, что «M» значит ошибки, то уже упоминали, что совершение ошибок для некоторых может показаться пугающим. Как снизить стоимость неудач, чтобы эти ошибки не стали катастрофическими?»

Vijay Chittoor:
«Да, думаю, это очень важно. Говоря об ошибках, мы имеем в виду совершать новые, что делает гораздо больший акцент на культуре обучения в компании. Но в равной степени мы говорим о стремлении к успеху наших клиентов. Чрезвычайно важным клиентам мы предлагаем множество вариантов использования. Опять же, поскольку мы стремимся к успеху наших клиентов, необходимо очень и очень серьезно относиться ко всему, что является критически важным. И это не та сфера, где вы хотите ошибаться.

Но при этом необходимо найти баланс между инновациями, которые могут происходить за кулисами разработки, а затем придать готовому продукту форму, которая действительно отвечает требованиям успеха наших клиентов. Это две вещи, к которым мы должны стремиться. К слову, я считаю, что сотрудничать с такими замечательными компаниями, как HAQM, очень приятно, потому что во многом наша инфраструктура зависит от HAQM. Решение должно быть надежным, производительным, иметь низкую задержку и все такое. Я считаю, что именно это мы и имеем в виду, когда думаем о доставке продуктов нашим клиентам и стремимся к их успеху.

Когда вы создаете прототипы или продукты внутри компании, то хотите совершать ошибки быстро. Вы желаете создать культуру, в которой все хотят экспериментировать, но также желаете видеть культуру, которая учитывает времена, когда ошибаться недопустимо, и в основе которой лежит идея зацикливаться на успехе клиентов. Вы стремитесь быть уверенными в том, что мы относимся к своей ответственности перед конечным потребителем очень и очень серьезно».

Jake Burns:
«Возникли ли на этом пути какие-либо трудности? И если да, то как Вы их преодолели?»

Vijay Chittoor:
«Отличный вопрос. Думаю, что по мере того, как мы выводим на рынок некоторые из этих инновационных технологий, возникает несколько интересных проблем, которые мы сейчас решаем, в частности в области искусственного интеллекта. Первое, что я бы отметил, касается того, чтобы сделать искусственный интеллект надежным и понятным, поскольку он используется на предприятиях. Кроме того, наши клиенты хотят, чтобы предоставляемый конечному потребителю опыт соответствовал их бренду и представлял собой беспрепятственное персонализированное взаимодействие с добавленной стоимостью. Когда вы говорите предприятию, что искусственный интеллект принимает все эти решения, как убедить отдел обслуживания клиентов и отдел маркетинга в том, что искусственный интеллект принимает правильные решения. Они не смогут провести аудит каждого из них вручную, так как это почти не поможет решить поставленную задачу. На самом деле, многие способы решения этой проблемы заключаются в том, чтобы сделать ИИ объяснимым на нескольких уровнях. И в этом мы уже добились больших успехов.

Как же сделать так, чтобы маркетолог без технических знаний, мог войти на платформу Blueshift и понять влияние искусственного интеллекта до его внедрения? Чтобы разобраться в этом, вы создадите пользовательский интерфейс, в котором тот, кто просто не в полной мере разбирается во всех параметрах искусственного интеллекта, сможет понять, является ли сама модель надежной, природу данных, использованных в моделировании, какие функции были извлечены и применены. Например, взглянув на пользовательские интерфейсы, объясняющие, как искусственный интеллект мог принять решение в пользу гипотетического клиента в определенном сегменте. Я думаю, что встраивание всего этого в пользовательский интерфейс наших приложений сыграло ключевую роль в надежном развертывании искусственного интеллекта. Я настоятельно призываю всех, кто выводит технологии искусственного интеллекта на рынок, подумать о том, как люди могли бы сотрудничать с искусственным интеллектом. А для успешного сотрудничества им необходимо, чтобы искусственный интеллект был объяснимым, интуитивным и интерпретируемым».

Jake Burns:
«Другими словами, искусственный интеллект даст ответ, но ему нужно объяснить, как он к этому пришел».

Vijay Chittoor:
«В значительной степени да, или ответ должен казаться настолько интуитивным, что он кажется правильным. Также должно быть достаточно доказательств того, что, не рассматривая миллионы решений, вы сможете убедиться, что компания по-прежнему действует правильно для конечного потребителя».

Jake Burns:
«Все хотят знать, что ждет нас в будущем. То есть ни у кого нет хрустального шара, но если бы Вы могли заглянуть в будущее на два–три года, как, по Вашему мнению, искусственный интеллект и в частности генеративный ИИ повлияют на качество обслуживания клиентов?»

Vijay Chittoor:
«Отличный вопрос. «Если посмотреть на первую волну генеративного искусственного интеллекта за последние несколько месяцев, мы много слышим о нем и о том, что он покоряет весь мир. Я думаю, что многие первоначальные варианты использования генеративного искусственного интеллекта были связаны с созданием контента и его новых вариаций, а также с возможностью сократить сложность и время на создание нового контента. А если вспомнить мир клиентского опыта, который Вы затронули, то исторически сложилось так, что команды, которые пытаются обеспечить клиентский опыт, сталкиваются с большим количеством проблем, связанных с созданием необходимого контента для персонализации каждого взаимодействия. Если думать о миллионах персонализированных взаимодействий, то как создать миллионы фрагментов контента? Так что в некотором смысле первое, что сделал генеративный искусственный интеллект – это устранил или, по крайней мере, уменьшил трудности в создании контента в виде множества вариаций одного и того же материала.

Но на самом деле все будет заключаться в объединении генеративного искусственного интеллекта с тем, что мы называем искусственным интеллектом клиентов, чтобы обеспечить настоящую персонализацию. Таким образом, искусственный интеллект клиентов на самом деле предсказывает, чего хочет каждый человек или какой вариант контента может ему понравиться. Генеративный искусственный интеллект может создать весь этот контент в режиме реального времени или близком к нему, а также сделать его доступным. Вот простой пример: возьмите рекламное объявление, которое бренд рассылает по SMS, его текст будет отличаться для каждого покупателя. Может ли это быть основано не только на настроениях и подобных вещах, которыми искусственный интеллект может легко манипулировать, но и на искусственном интеллекте клиента, который действительно понимает, в каком предложении он заинтересован. Мы считаем, что если объединить эти два элемента, это в некотором смысле откроет новый уровень Святого Грааля в сфере персонализации. Поэтому мы очень рады будущему, в котором генеративный искусственный интеллект и искусственный интеллект клиентов объединятся для обеспечения отличного качества обслуживания заказчиков».

Jake Burns:
«Есть ли какие-либо советы, которые Вы могли бы дать тем, кто уже давно занимается искусственным интеллектом? Возможно, они только начинают свой путь к искусственному интеллекту. Есть много людей, которые делают это прямо сейчас. Какие из самых важных вещей Вы бы посоветовали им рассмотреть?»

Vijay Chittoor:
«Если вдуматься, в компаниях есть большой скрытый потенциал. Существует много скрытых знаний и данных, которые можно использовать, чтобы создавать ценность для конечных потребителей. Так как же раскрыть ценность всего этого? Я думаю, что бренды традиционно начинали свою деятельность с людей. Затем они провели цифровую трансформацию, чтобы использовать некоторые технологии и начать раскрывать свои преимущества.

Но на самом деле, благодаря искусственному интеллекту все сотрудники предприятия теперь могут действительно предоставлять конечным клиентам эту революционную ценность. И если вы начнете думать с этой точки зрения, то начнете рассуждать о том, как бы вы переделали всю свою стратегию и процессы. Если бы вам пришлось сначала создать искусственный интеллект, некоторые процессы потребовалось бы переосмысливать».

Jake Burns:
Да. «Вы кое-что упомянули. Думаю, Вы намекали на демократизацию этой технологии, верно? Передача ее в руки всем или нескольким сотрудникам в организации. Кроме того, я слышу, что необходимо взять уже имеющиеся данные, которые, вероятно, в значительной степени останутся неиспользованными, и применить эту технологию для их анализа».

Vijay Chittoor:
«Совершенно верно. Это действительно так. Демократизация. Потому что эта технология становится доработанной до такой степени, что пользователи, не обладающие техническими знаниями, смогут ее использовать. И поскольку это происходит в больших масштабах на многих предприятиях, для них открываются огромные преимущества. Поэтому ключом к масштабированию будет размышление о том, как это может стать основным фактором роста, передав эту технологию командам, работающим с клиентами, в руки множества других нетехнических подразделений компании».